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美国闭环抽水蓄能水电站的生命周期评估
摘要：美国已开始前所未有的努力，到 2050 年实现所有经济部门的脱碳，这需要迅速部署可变可再生能源技术和电网规模的能源储存。抽水蓄能水电 (PSH) 是一种成熟的技术，能够提供电网规模的能源储存和电网弹性。关于与最先进的 PSH 技术相关的温室气体排放生命周期的信息有限。本研究的目的是对美国新的闭环 PSH 进行完整的生命周期评估，并评估输送到最近的电网变电站连接点的 1 kWh 储存电力所产生的全球变暖潜力 (GWP)。在本研究中，我们使用了处于初步许可阶段的 PSH 设施的公开数据。建模边界是从设施建设到退役。我们的结果估计，美国闭环 PSH 的 GWP 范围为 58 至 530 g CO2e kWh-1，其中储存的电网组合的影响最大，其次是设施建设中使用的混凝土。此外，PSH 场地特征会对 GWP 产生实质性影响，棕地场地的 GWP 比绿地场地低 20%。我们的结果表明，闭环 PSH 比其他储能技术具有气候优势。关键词：抽水蓄能水电、储能、生命周期评估、能源可持续性、水力、水力发电、温室气体排放 ■ 简介
自适应闭环深部脑刺激器编码...
摘要 深部脑刺激是一种基于设备的神经外科技术方法，是治疗帕金森病运动障碍的独特而专门的方法。它的基本功能是减轻运动症状和恢复运动功能。然而，在脑的 STN 中插入小微电极是一项复杂的任务。嵌入微传感器（微电极）和编码 DBS 设备具有挑战性，并且是最终结果/临床结果的主要量化重要因素。本研究介绍了最新的科学成果——帕金森病研究，并强调了包罗万象的众所周知的网络与精确达到目标的 DBS 相结合的重要性。DBS 还为研究帕金森病大脑中各种皮层下结构的电活动（即振荡神经活动）提供了独特的机会。推进解剖结构和功能网络的目标，专注于病理神经活动的发明，将解决和改善 DBS 的临床结果并降低运动障碍。该研究还通过实验研究了目标皮层下结构和靶向方法的最新发现，并提出了全面细致的创新技术和创造性机制，这些技术和机制支持编码 DBS 技术并加速选择内置生物反馈信号中的参数期望，即 DBS 中整合的生物标志物和局部场电位，现在被定义为自适应闭环 DBS 系统。这些科学进步的重点是实现通过最不可能/最不可能的运动障碍来预防主要运动特征。增强对涉及病理神经元和神经活动的计算生成的解剖结构和功能网络的针对性将在临床和预后上推进 DBS 效应，并消除运动障碍和构音障碍（不良影响）。
具有嵌入式机器学习的闭环神经接口
摘要 — 能够进行多点电记录、现场信号分类和闭环治疗的神经接口对于神经系统疾病的诊断和治疗至关重要。然而，在低功耗神经设备上部署机器学习算法具有挑战性，因为此类设备的计算和内存资源受到严格限制。在本文中，我们回顾了在神经接口中嵌入机器学习的最新发展，重点关注设计权衡和硬件效率。我们还介绍了我们优化的基于树的模型，用于对脑植入物中的神经信号进行低功耗和内存高效的分类。使用能量感知学习和模型压缩，我们表明所提出的斜树在癫痫或震颤检测和运动解码等应用中可以胜过传统的机器学习模型。索引词 — 神经接口、低功耗、机器学习、斜树、疾病检测、闭环刺激。I. 介绍
闭环电子束诱导的光谱和纳米尺寸发射器
摘要：钻石中的颜色中心在量子光子技术的发展中起着核心作用，而其重要性只有在不久的将来才会增长。对于许多量子应用，需要单个发射器的高收集效率，但是钻石与空气之间的折射率不匹配使常规钻石设备几何形状的最佳收集效率。虽然存在具有近乎统一效率的不同外耦合方法，但由于纳米制作方法的当前局限性，尤其是对于钻石等机械硬材料，尚未实现许多。在这里，我们利用电子束诱导的蚀刻来修改含有宽度和厚度为280 nm和200 nm的集成波导的SN植入钻石量子微芯片。这种方法允许同时使用开放的几何形状和直接写作对主机矩阵进行高分辨率成像和修改。与电子 - 发射极相互作用产生的阴极发光信号相结合时，我们可以通过纳米级空间分辨率实时监测量子发射器的增强。Operando
使用 GAP9 SoC 进行实时闭环脑电图处理
项目描述 闭环可穿戴脑电图处理系统包括信号收集前端、数据预处理和活动识别信号处理单元以及意图呈现执行器。其中，处理单元在意图识别性能指标中起着关键作用，包括能耗、推理延迟以及识别准确性。Greenwaves Technologies 的 GAP9 为 AI 应用提供了一流的超低能耗神经网络性能，因此可以成为从脑电图信号中读取意图的完美候选。此外，GAP9 还具有用于高精度信号预处理的 DSP 单元、高功率效率和高源时钟以实现快速响应。该提案旨在测试 GAP9 上闭环电机想象识别的整体性能，您将有非常好的机会巩固您在机器学习、边缘设备推理以及脑电图相关科学方面的知识。要求/知识...
PLANAGENT：闭环车辆运动计划的多模式大语言代理
摘要 - 车辆运动计划是自动驾驶技术的重要组成部分。当前基于规则的车辆运动计划方法在常见的情况下令人满意地表现出色，但努力将其推广到长尾情况。同时，基于学习的方法尚未在大规模闭环场景中实现优于基于规则的方法的优越性能。为了解决这些问题，我们提出了基于多模式大语言模型（MLLM）的第一个中高中计划系统。mllm被用作认知剂，将类似人类的知识，解释性和常识推理引入闭环计划中。具体来说，Plana-Gent通过三个核心模块利用了MLLM的力量。首先，环境变换模块构建了鸟类视图（BEV）地图和从环境中作为输入的基于车道的文本描述。第二，推理引擎模块从场景理解到侧面和纵向运动指令中引入了一个分层的思想，最终导致计划器代码生成。最后，集成了一个反射模块，以模拟和评估生成的计划者，以降低MLLM的不确定性。Planagent具有MLLM的常识推理和概括能力，这使其有效地应对常见和复杂的长尾方案。我们提出的Planagent对大规模和具有挑战性的NUPLAN基准进行了评估。全面的实验集令人信服地表明，Planigent在闭环运动计划任务中的表现优于现有的最新面积。代码将很快发布。
用于康复人机交互的 FES 循环和闭环反馈控制
摘要：对于因神经损伤而导致运动障碍的个体，功能性电刺激 (FES) 和康复机器人等康复疗法在改善其活动能力和日常生活活动方面具有巨大潜力。将 FES 与康复机器人相结合可实现紧密协调的人机交互。此类交互的一个例子是 FES 骑行，其中机动辅助可以提供高强度和重复的协调肢体运动练习，从而带来生理和功能上的好处。本文介绍了多个 FES 骑行试验台和安全装置的开发，以及自行车骑手系统的切换非线性动力学。介绍了用于节奏和扭矩跟踪的闭环 FES 骑行控制设计。对于每个跟踪目标，作者介绍并讨论了过去用于计算肌肉刺激和电机电流输入的稳健和自适应控制器的工作。针对每个控制器和跟踪目标组合，提供了涉及健全个体和神经损伤参与者的实验结果。根据实施要求、预期康复结果和骑手表现，讨论了控制算法的权衡。最后，概述了未来的工作以及所开发方法对包括遥控机器人在内的其他技术的适用性。
实现垃圾分类改革闭环，实现循环经济
9.1 要解决的关键问题 ................................................................................................................ 29 9.1.1 附表 1 垃圾填埋场类别 ........................................................................................................ 29 9.1.2 “可接受掩埋” ........................................................................................................................ 29 9.1.3 规范其他司法管辖区的废物填埋处理 ............................................................................................. 29 9.1.4 1996 年垃圾填埋场废物分类和废物定义（2019 年修订）（废物定义） ............................................................................................. 29 9.1.5 类别 53 – 粉煤灰处置 ............................................................................................................. 30 9.2 咨询反馈 ............................................................................................................................. 30 9.3 拟议的立法方案 ............................................................................................................. 31 9.3.1 方案 1：保留五个垃圾填埋场类别 ............................................................................................. 31 9.3.2 方案 2：三个垃圾填埋场类别 – 废物填埋处理土地................................................................ 31 9.3.3 选项 3：单一垃圾填埋场类别 – 废物处置至土地.............................................................. 34 9.3.4 第 89 类垃圾填埋场 – 地方政府......................................................................................... 36 9.3.5 许可费用....................................................................................................................... 36 9.3.6 支持废物衍生材料的法律框架.................................................................................... 37 9.3.7 废物税.................................................................................................................................... 37
存在散斑和弱闪烁的闭环自适应光学
散斑是一种干涉现象，由相干照明从物体平面的光学粗糙表面散射而产生。传播到光瞳平面后，背向散射的光线自干涉形成亮斑和暗斑，这些斑块被称为“散斑”。假设照明为准单色，且表面高度变化超过光波长的一半，则散斑图案将“完全显现”，对比度趋于一致。在非合作定向能应用中，散斑充当乘性噪声，对图像质量[2]和轨迹质量[3]产生有害影响。给定一个扩展信标，自适应光学系统必须分别感测和校正大气引起的相位像差（导致闪烁）和物体引起的相位像差（导致散斑）。然而，波前传感器（在自适应光学系统内）实际测量和重建的是来自两个相位像差源的路径积分贡献的总和。例如，夏克-哈特曼波前传感器 (SHWFS) 使用单独的小透镜将接收器孔径划分为子孔径，这些子孔径对入射波前进行采样，并将样本聚焦到探测器阵列上。
闭环错误 - 纠正学习加速了热电材料的实验发现
考虑到大型材料空间，热电材料的探索挑战，再加上掺杂和合成途径的多样性所带来的自由度的增加。在这里，已合并历史数据，并通过使用错误纠正学习（ECL）进行实验反馈进行更新。这是通过从先验数据集中学习而实现的，然后将模型调整为合成和表征的差异，这些差异很难参数化。This strategy is thus applied to discovering thermoelectric materials, where synthesis is prioritized at temperatures < 300 ○ C. A previously unexplored chemical family of thermoelectric materials, PbSe:SnSb, is documented, finding that the best candidate in this chemical family, 2 wt% SnSb doped PbSe, exhibits a power factor more than 2 × that of PbSe.本文的研究表明，与由最先进的机器学习（ML）模型提供动力的高通量搜索相比，闭环实验策略减少了所需的实验数量，以将优化材料数量高达3×。还可以观察到，这种改进取决于ML模型的准确性，以表现出减少回报的方式：一旦达到了一定的精度，与实验途径相关的因素开始主导趋势。